国企“高级”程序员写的那些问题代码

前言

我是[提前退休的java猿]，一名7年java开发经验的开发组长，分享工作中的各种问题！

👴我们公司都是只招 “高级java开发”，每个开发必须具备独立主导项目研发的能力，需要需求评审、技术调研、技术方案选型，开发工时评估。

😁今天就来看看我们写的代码都会犯些什么错，如果你是一名初中级开发，那么这篇文章请你一定看完。最后还对我们公司中、高级开发的能力做了主观的评价

“高级程序员”的代码

一、分布式锁运用

简单描述一下业务场景，就是活动报名。主要的逻辑就是判断用户是否报名，没有报名就插入报名记录，并且报名的剩余名额减一。

逻辑和秒杀的逻辑看起来还差不多呢😁，只是我们这个业务没有什么并发量。看以下代码吧，看看你能找出几个问题。

原代码

controller 层伪代码如下：

java

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代码解读

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public Response cancelActivityEnroll(@RequestBody Param req) { RLock lock = redissonClient.getLock(RedisKeyConstant.ACTIVITY_ENROLL_KEY + req.getActivityId()); try { lock.lock(); service.cancelActivityEnroll(req); return Response.ok(); } finally { lock.unlock(); } }

点评：
建议直接锁用户吧，Key改成活动ID+userID，这样能提高并发，提升用户体验
不能立即获取到锁，直接返回
假设lock方法报错，没有获取锁，finally岂不是把其他请求的锁给解开了(当然RedissonLock解锁的时候会自动判断是否当前线程持有，其他实现的就要注意了)
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代码解读
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public void unlock() { try { get(unlockAsync(Thread.currentThread().getId())); } catch (RedisException e) { ........ }

service 层代码如下：

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@Transactional public Response activityEnroll(WorkersActivityEnrollCreateReq req) { LoginUser user = UserUtil.getUser(); Activity activity = service.getById(req.getActivityId()); //1.校验活动信息：是否有剩余报名名额，活动状态是否正常............................. Boolean checkRet = checkActivity(); if(!checkRet){ Response.error("活动已结束...."); } //2.查询用户是否存在报名信息，含HTTP请求 Boolean enroll = getUserEnroll(user.getId,req.getActivityId); if(enroll){ Response.error("已经报过名了....."); } //3.插入报名信息 baseMapper.insert(enrollEntity); //4.活动剩余名额 -1 service.lambdaUpdate().eq(Activity::getId, req.getActivityId()). set(Activity::getCouldEnrollNum, activity.getCouldEnrollNum() -1).update(); return Result.OK(); }

点评：
事务的范围可以缩小，HTTP请求不要放到事务内
名额扣减得时候可以使用"update t set num =num-1 where id =? and num>1"形式防止名额报超（update by Id 行锁比分布式锁更加可靠）

优化后的代码

controller：锁用户，防止用户重复点击；锁优化防止极端情况解锁到其他线程的持有锁；

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// 1.调整为锁用户 RLock lock = redissonClient.getLock(RedisKeyConstant.ACTIVITY_ENROLL_KEY + req.getActivityId() + userID); try { //获取锁，设置释放锁时间；或者不指定释放时间，启动看门狗机制（默认最长续期30s） Boolean lockRet = lock.tryLock(0,10, TimeUnit.SECONDS); // 获取成功，执行业务，失败则直接返回 return lockRet ? lbWorkersActivityEnrollService.activityEnroll(req) : Result.error("网络繁忙"); } catch (InterruptedException e) { log.error("lock fail",e); return Result.error("网络繁忙"); } finally { // 解锁的时候，判断是否是当前线程持有 if(lock.isHeldByCurrentThread()){ lock.unlock(); } }

service：缩小事务范围，用编程式事务或者把前置校验单独提出来，写到controller层。扣减优化，防止锁失效命令报超的情况。

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public Response activityEnroll(WorkersActivityEnrollCreateReq req) { LoginUser user = UserUtil.getUser(); //1.校验活动信息、用户信息：是否有剩余报名名额，活动状态是否正常............................. checkMethod() //2.校验成功、插入数据、名额扣减 //通过execute方法执行事务逻辑 transactionTemplate.execute(new TransactionCallbackWithoutResult() { @Override protected void doInTransactionWithoutResult(TransactionStatus status) { try { baseMapper.insert(enrollEntity); // 调整更新语句SQL，防止名额报超：update t set num =num-1 where id =? and num>1 Boolean suc = service.updateNumById(); // 名额扣减失败 if(!suc){ thorw new RuntimeException("xxxx"); } } catch (Exception e) { // 手动标记事务回滚（可选，默认异常会触发回滚） status.setRollbackOnly(); throw new RuntimeException("报名失败", e); } } }); return Response.OK(); }

二、定时发送短信、语音...

简单描述一下业务场景，用户需要在后台可以批量选择用户，同时可以多选发送的方式比如短信+语音。然后设计的思路是，RabbitMQ延迟队列实现定时触发，策略模式来实现业务逻辑。看一下代码吧，看看你能发现这些问题么

原代码

消费者：

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@RabbitListener(queues = RabbitMqConstant.SMS_DELAY_QUEUE) public void doSmsTask(Message message, Channel channel ) { String id = new String(message.getBody()); //执行发送业务逻辑 service.actionSendTask(id); }

点评: 没有捕捉异常（没有绑定死信），没有做幂等；异常之后会出现重复消费消息

处理业务逻辑：

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public void actionSendTask(Long id) { Task task = getById(id); //1.校验状态 checkTask(); //2.查询手机号 List<String> phones = queryPhones(); //3.获取任务发送的类型，根据类型执行对应的策略 String[] types = getTaskType().split(COMMA_EN); // 遍历任务类型，根据类型执行对应的策略 for (String type : types) { // 注意这个地方获取到策略类之后，设置到context的属性上 strategyContext.setSmsStrategy(StgFactory.getStrategy(Integer.valueOf(type))); // 执行发送业务逻辑（底层封装http调用三方接口） smsStrategyContext.send(task, phones); } }

点评:
异常处理：for循环里面遍历策略，可能中途的某个策略会报错。要么做好异常捕捉处理，要么丢尽线程池执行
线程安全：这个把具体的策略实现设置到smsStrategyContext的属性上存在线程安全问题。
（比如我多个线程同时调用setSendSmsStrategy，执行完成之后多个线程在调用send的时候，执行的策略就是最后生效的那一个了）

StrategyContext.java

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public class StrategyContext { private ISmsStrategy smsStrategy; public void setSmsStrategy(ISmsStrategy smsStrategy) { this.smsStrategy = smsStrategy; } /** * 发送信息 * * @param task * @param phones */ public Boolean send(Task task, List<String> phones) { //发送短信、语音......... smsStrategy.sendSms(task,phones); //后置处理 smsStrategy.sendAfterHandle(task); return true; } ........................................ }

线程安全问题如下图：

📕上面这块代码确实问题也挺多的，结合实际业务场景，按照严重级别排序的话，应该是线程安全<----异常处理<------消息幂等

优化后的代码

消息消费：除了以下的修改，还绑定了死信队列（出现了异常直接丢入到死信队列）。

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public void doSmsTask(Message message, Channel channel ) { String id = new String(message.getBody()); String redisKey = MESSAGE_PREFIX + messageId; // 检查Redis中是否存在该消息ID Boolean suc = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(redisKey, "processed", EXPIRATION_TIME, TimeUnit.SECONDS); // 没有被消费过 if(suc){ service.actionSendTask(id); } }

处理业务逻辑：存在多个策略，各策略之间的执行互不影响，且执行策略的方法为线程安全.同时处理异常情况

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public void actionSendTask(Long id) { Task task = getById(id); //1.校验状态 checkTask(); //2.查询手机号 List<String> phones = queryPhones(); //3.获取任务发送的类型，根据类型执行对应的策略 String[] types = getTaskType().split(COMMA_EN); // 遍历任务类型，根据类型执行对应的策略 for (String type : types) { try { smsStrategyContext.sendByType(task, phones，type); } catch (Exception e) { log.error("策略异常：",e); } } }

StrategyContext.java：调整成线程安全的类，加锁或者使用ThreadLocal进行策略接口的存储，下面就改成简单的方式把，用锁的方式

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public class StrategyContext { private ISmsStrategy smsStrategy; @Resouce private StgFactory stgFactory; private void setSmsStrategy(ISmsStrategy smsStrategy) { this.smsStrategy = smsStrategy; } /** * 发送信息: 加锁，设置策略，执行策略 * * @param task * @param phones */ public synchronized Boolean sendByType(Task task, List<String> phones,Integer type) throws Exception{ //设置策略 setSmsStrategy(StgFactory.getStrategy(type)); //发送短信、语音......... smsStrategy.sendSms(task,phones); //后置处理 smsStrategy.sendAfterHandle(task); return true; } ........................................ }

三、一些细节和规范问题

多此一举的分布式锁

本身这个定时任务用的是Quartz定时任务，配置中也是开启了集群模式的，有些同事还是自己去实现了分布式锁，多此一举了哈🤪

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@Slf4j public class DeptSyncJob implements Job { @Resource private RedissonClient redissonClient; @Override public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException { RLock lock = redissonClient.getLock(RedisKeyConstant.DEPT_SYNC_JOB); if (lock.tryLock()) { ....................... } }

魔法变量、select*

数据量大的情况，mybatis plus 查询不指定查询字段，默认查询所有还是比较吃性能。

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// 魔法变量 if (activity.getPushStatus()==1) {...} if(activity.getJoinCondition()==2){...} // mybatis plus 没有指定查询字段，等同与 select * List<ActivityEnroll>activityEnrolls = this.lambdaQuery().eq(ActivityEnroll::getId, req.getId()) .eq(ActivityEnroll::getUserId, req.getUserId()) .eq(ActivityEnroll::getIsDel, false).list();

“高级程序员”和 “中级程序员”的区别

基于我司的情况说一下个人主观的感受吧，技术上表现最大的差别就是设计思路和代码规范（可读性）上吧。综合能力上就是工时的评估、风险的预判。
中级程序员：
经常设计的表有点死板了，不能很多的结合业务场景去设计表，经常会出现表设计冗余，思路有点绕。以及代码的可读性，可维护性确实还是有明显差别

明明一个表可以实现的，非得拆成多个，同时还喜欢在SQL放很多case when 等逻辑；
页面配置列表居然设计出来没有ID，编辑一行数据需要把整个列表全部提交全部覆盖；
一个方法里面需要调用第三方的多个HTTP请求，异常也没处理，中间步骤第三方可能需要等待一段时间才会查询到结果，直接就对线程sleep一分钟🤪。（请求多一点服务就炸，还会引起脏数据）

高级程序员：
说一下我们公司的“高级程序员”吧😁
他们参与整个项目的周期上，从需求评估——>工时评估——>设计、编码这个过程没有啥大问题，都能独立的负责项目。

从技术上来说的话，基本的规范，代码的扩展性、可读性、表设计都没啥问题。但是在一些常用技术的原理理解上还是比较缺乏的。

比如上面说的分布式锁的运用，到底是锁库存还是锁用户。不会利用数据锁，去实现超卖问题
解决问题的能很多还是停留在search阶段，有明显的报错的，但是网上没有解决方案的，就不知道通过debug源码的方式去解决
比如一个left join 查询缓慢，但是数据都不多，不知道去分析执行计划，不了解left join 的底层算法

🤞当然，技术的知识点很多，有些不知道不了解的很正常。但是常用技术原理上，以及解决疑难杂症问题的能力还有待提高。我们公司优秀的高级开发也有，编码速度非常快、bug还很少、代码也非常的规范（还是名校🙈）